• Communications of Mathematical Education
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• v.23 no.3
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• pp.583-597
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• 2009

The purposes of this study are to analyze error that the students in science and engineering show in the process of thinking a extremum value. First, in view of examples of incorrect answers that appeared in a test by students in science and engineering, it has been found that the most frequent incorrect answers were due to a lack of understanding about necessary matters and concepts. In this regard, it is necessary to use various examples and pictures(graphs) to teach students in science and engineering. In addition, it has been found that it is more effective to use questions asking why it happens and why they think that way to help those having difficulties in understanding various concepts and principles.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.51-54
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• 2022

본 연구에서는 기상청이 발표하는 기상긴급정보의 판단기준을 정립하기 위해 호우, 강풍의 기상관측 극값을 산출하고 현재 기상특보의 기준과 비교하였다. 최근 11년간의 기상극값의 분포에서 호우 주의보와 강풍 주의보는 관측된 219개 지점의 상위 0.5%에 해당하는 극값과 유의했다. 향후 본 논문에서 제시간 극값만으로 기상기급상황을 판단하는 현재의 특보 운영체계에서 지역적인 위험성의 노출과 취약성을 고려한 위험 판단의 기준을 제시하는 연구를 지속할 계획이다. 또, 본 연구에서 제시하고자 하는 기상긴급판단의 기준은 심각한 피해가 예상되는 악기상 현상이나, 시급한 판단이 필요한 기상현상을 판단하여 대국민에게 위험기상의 심각성과 시급한 경보를 전파하는데 활용하여 국민을 위험기상에 대한 대응 역량을 높이고자 한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.173-173
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• 2005

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.11 no.3
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• pp.189-203
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• 2002

호우는 우리나라에 매년 약 60여명의 인명과 6,000억원에 달하는 재산 손실을 가져오는 가장 파괴적인 자연 재해이다. 그러므로, 강수 행태의 변화, 특히 호우 빈도와 규모의 변화를 이해하는 것은 악기상과 관련된 재해를 최소화하는데 필요한 환경영향평가에 필수적이다. 최근 기후변화의 징후로써 뿐만 아니라 사회에 미치는 영향 때문에 강수 극값에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기후변화가 사회에 영향을 미치게 될 규모는 기후변동성의 변화, 특히 기후극값의 강도와 빈도에 의해서 결정 될 것이다. 본 연구의 목적은 한반도 남부지방의 장기간의 강수강도와 극값의 변화 경향을 파악하는 것이다. 장기간의 일 강수 자료(1920-1999)를 보유하고 있는 대구, 전주, 부산, 목포의 자료를 산술 평균하여 남부지방의 지역 일 강수 계열을 구축하였다. 남부지방의 연강수일수는 뚜렷한 감소현상이 나타나는 반면 연강수량은 약한 증가현상을 보인다. 이로 인해서 강수일수당 강수량을 보여주는 강수강도는 뚜렷하게 증가하고 있다. 이 모든 경향은 통계적으로 유의한 수준의 변화이다. 계절별로는 여름의 강수량 증가와 가을의 강수일 수 감소가 가장 뚜렷하다. 또한 강수극값의 규모를 나타내는 90번째, 95번째, 99번째 백분위수의 값도 증가하는 경향을 보여주고 있다. 호우 사상의 발생빈도와 그에 의한 강수량은 증가하는 반면, 비호우 사상의 발생빈도는 감소하고, 그에 의한 강수량에는 뚜렷한 경향이 나타나지 않았다. 남부지방에 나타난 강수일수의 감소는 비호우 사상의 감소에 의한 것이었고, 강수량의 증가는 호우 사상의 발생빈도와 그에 의한 강수량 증가에 의한 것 임을 알 수 있다. 위의 결과는 한반도에서도 기후변화에 의한 수문순환의 강화를 나타나고 있음을 보여주는 것으로, 기후변화에 대응하기 위한 적절한 지역영향평가를 위해서는 강수 극값에 대한 보다 상세한 분석이 필요함을 제안하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.365-365
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• 2022

강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.5
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• pp.524-535
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• 2021

Rapid climate change and oceanic warming have increased the variability of oceanic wave heights over the past several decades. In addition, the extreme wave heights, such as the upper 1% (or 5%) wave heights, have increased more than the heights of the normal waves. This is true for waves both in global oceans as well as in local seas. Satellite altimeters have consistently observed significant wave heights (SWHs) since 1991, and sufficient SWH data have been accumulated to investigate 100-year return period SWH values based on statistical approaches. Satellite altimeter data were used to estimate the extreme SWHs at the Ieodo Ocean Research Station (IORS) for the period from 2005 to 2016. Two representative extreme value analysis (EVA) methods, the Initial Distribution Method (IDM) and Peak over Threshold (PoT) analysis, were applied for SWH measurements from satellite altimeter data and compared with the in situ measurements observed at the IORS. The 100-year return period SWH values estimated by IDM and PoT analysis using IORS measurements were 8.17 and 14.11 m, respectively, and those using satellite altimeter data were 9.21 and 16.49 m, respectively. When compared with the maximum value, the IDM method tended to underestimate the extreme SWH. This result suggests that the extreme SWHs could be reasonably estimated by the PoT method better than by the IDM method. The superiority of the PoT method was supported by the results of the in situ measurements at the IORS, which is affected by typhoons with extreme SWH events. It was also confirmed that the stability of the extreme SWH estimated using the PoT method may decline with a decrease in the quantity of the altimeter data used. Furthermore, this study discusses potential limitations in estimating extreme SWHs using satellite altimeter data, and emphasizes the importance of SWH measurements from the IORS as reference data in the East China Sea to verify satellite altimeter data.

• Journal of IKEEE
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• v.15 no.1
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• pp.43-48
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• 2011

Decision problem called an optimal release policies, after testing a software system in development phase and transfer it to the user, is studied. The infinite failure non-homogeneous Poisson process models presented and propose an optimal release policies of the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, extreme value distribution as another alternative of existing the Poisson execution time model and the log power model can be verified using inter-failure time data.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.4
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• pp.155-160
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• 2012

This study was conducted to develop a practical method for estimating the extremes of minimum air temperature with given return-period based on the frequency distribution of daily minimum air temperature in January. Daily temperature data were collected from 61 meteorological observatories country-wide from 1961 to 2010. Most of daily minimum temperature in January could be represented by a normal-distribution, so it is possible to predict stochastically the lowest temperature by the mean and standard deviation. We developed a quadratic function to estimate standard deviation in terms of daily minimum temperature in January. Also, we introduced a coefficient which can be used to predict an extreme of minimum temperature with mean and standard deviation, and is dependent on return-periods. Using this method, we were able to reproduce the past 30-year extremes with an error of 1.1 on average and 5.3 in the worst case.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.6
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• pp.315-323
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• 2023

Marine accidents due to loss of stability of small ships have continued to increase over the past decade. In particular, since sudden winds have been pointed out as main causes of most small ship accidents, safety measures have been established to prevent them. In this regard, to prevent accidents caused by sudden winds, a systematic analysis technique is required. The aim of the present study was to develop a probabilistic approach to estimate extreme value and evaluate effects of wind on motion characteristics of ships. The present study included studies of motion analysis, extraction of extreme values, and motion characteristics. A series analysis was conducted for three conditions: wave only, wave with uniform wind speed, and wave with the NPD wind model. Hysteresis filtering and Peak-Valley filtering techniques were applied to time-domain motion analysis results for extreme value extraction. Using extracted extreme values, the goodness of fit test was performed on four distribution functions to select the optimal distribution-function that best expressed extreme values. Motion characteristics of a fishing boat were evaluated for three periodic motion conditions (Heave, Roll, and Pitch) and results were compared. Numerical analysis was performed using a commercial solver, ANSYS-AQWA.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2002.05a
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• pp.153-156
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• 2002